Скопировать ссылку
Классическая аналитика по CTR и CPL в эпоху нейросетей уже не показывает, как часто клиент выбирает компанию еще до перехода на сайт. Человек спрашивает нейросеть, где купить товар или заказать услугу, получает несколько рекомендаций и изучает только их. Остальные компании могут даже не попасть в поле его зрения, поэтому сегодня маркетологи используют метрику упоминаемости — как часто AI-системы называют компанию в своих рекомендациях.
Клик — не главная точка контакта клиента с брендом
Цифры уже фиксируют этот сдвиг: AI-сводки перехватывают внимание пользователя еще до клика, а переходы по ссылкам становятся реже и дороже. Несколько показательных данных:
- Данные Pew Research Center: пользователи Google в США переходили по обычной ссылке в 8% случаев, если на странице была AI-сводка, а без нее — в 15%.
- Данные Seer Interactive: органический CTR информационных запросов с AI-сводкой упал за 15 месяцев на 61%.
- Клик дорожает: в Google Ads он стоил в среднем $4,66 в 2024 году, а к 2026-му подорожал до $5,42.
В России картина похожая. Аналитики «Ашманова и партнеров» выяснили, что за полгода доля сайтов не из ТОП-10 выдачи Яндекса в ответах Алисы AI сократилась с 40% до 10%.
Значит ли это, что CTR и CPL больше не нужны? Конечно, нет. Но ни CTR, ни CPL не покажут, попал ли бренд в рекомендации нейросети для клиента, когда он искал товар/услугу. А этот этап уже стал массовым: AI-сводки появляются примерно в половине поисков Google.
Что такое упоминаемость бренда в ответах нейросетей
Упоминаемость — это доля AI-ответов, в которых назван бренд. Чтобы ее измерить, составляют список запросов (промпт-сет), с которыми потенциальные клиенты могут обращаться к нейросетям, и проверяют, как часто бренд появляется в ответах.
Пример: если компания появилась в 14 ответах из 40, ее упоминаемость — 35%. AI Share of Voice, или доля голоса, показывает, какая часть упоминаний всех брендов категории приходится на ваш. Способ расчета я советую зафиксировать заранее: с кем сравниваете и как считаете повторы.
Упоминание и ссылка — разные вещи. Упоминание — это название бренда в тексте ответа от GigaChat, Яндекс Нейро, ChatGPT и т. д., ссылка — сайт компании среди источников, которые нейросеть показывает пользователю. Semrush разобрал почти 4 тысячи появлений доменов в AI-ответах: в 61,7% была только ссылка, в 25,1% — только название, и лишь в 13,2% — и то и другое.
Важна и роль бренда в ответе. Нейросеть может вовсе не назвать компанию, упомянуть ее в общем списке, сравнить с конкурентами или прямо рекомендовать. Отдельно стоит проверять точность и тональность: иногда ошибочное упоминание (например, со старыми ценами) опаснее, чем его отсутствие.
Ценность упоминания зависит и от запроса. Ответ на вопрос «какие агентства занимаются GEO-продвижением и чем они отличаются» дает список, из которого человек выбирает, кому написать. Упоминание в ответе на «что такое нейросети» весит куда меньше, хотя и присутствие в информационных запросах важно. Но и там, и там у компании 2 риска: потерять переход на сайт и не попасть в список вариантов — и второй опаснее с коммерческой точки зрения.
Метрики и инструменты для измерения упоминаемости
Измерять упоминаемость нужно на постоянном наборе запросов и платформ и учитывать, что AI-ответы нестабильны. SparkToro и Gumshoe.ai попросили около 600 добровольцев почти 3000 раз прогнать 12 промптов через ChatGPT, Claude и AI-поиск Google. Шанс получить тот же список брендов оказался ниже 1 к 100, тот же список в том же порядке — около 1 к 1000. Поэтому разовую позицию бренда опасно считать показателем успеха; полезнее смотреть, как часто он появляется на серии повторных запросов.
Основа мониторинга — постоянный промпт-сет. Для старта обычно хватает 20–40 запросов из реальных сценариев. Каждый важный запрос проверяют несколько раз в отдельных сессиях и записывают дату, платформу, регион, полный ответ и источники.
Важно: одна общая цифра обманывает при аналитике AI-видимости.
Пример: бренд стал появляться в 35 ответах из 100 вместо 25. Хорошо ли это? Вроде бы да, но если весь рост пришелся на информационные запросы, а в запросах «где заказать» компании по-прежнему нет, пользы от роста не так много, как кажется. Поэтому коммерческие сценарии я советую считать отдельно.
В России в первую очередь проверяют Алису AI в поиске Яндекса: в Вебмастере есть отчет о том, как часто сайт оказывается среди источников ее ответов. Учтите, что упоминания бренда без ссылки на сайт этот отчет не видит. По GigaChat и другим системам картину нужно собирать через промпт-сет и его прогоны через сервисы мониторинга AI-видимости (например, Visiobrand), а связывать все это с продажами — через аналитику и CRM.
3 фактора влияния на ответы нейросетей
Это сайт, внешние публикации и знания модели, хотя отбор информации в ответе зависит от нейросети и запроса.
Собственный сайт — лишь часть картины: по оценке McKinsey, на сайты брендов приходится только 5–10% источников, на которые опираются AI-сводки Google. Нужны внешние публикации: анализ Ahrefs по 75 тысяч брендов показал, что их видимость в AI-сводках сильнее всего связана с частотой упоминаний на других сайтах сети. Да, это только корреляция, но внешний фон бренда явно стоит изучать!
Я советую начать с 3 шагов:
- Собрать факт-матрицу бренда (цены, услуги, географию, условия) и сверить с ней сайт, карточки компании, каталоги и внутренние базы знаний.
- Найти сценарии, где бренд появляется редко, посмотреть, на какие источники опираются ответы о конкурентах, и предположить, какого подтверждения о вас не хватает: кейса, рейтинга, отзыва клиента.
- Переработать 3–5 приоритетных страниц под вопросы выбора: добавить критерии сравнения, цифры с источником и датой, ответы на реальные вопросы клиентов.
В этом эксперименте статистика, цитаты и ссылки на источники повышали видимость материала в генеративных ответах до 40% (конечно, это лабораторные условия, но сам факт). И не забывайте про базу: Google напоминает, что для AI-функций страница должна отвечать обычным требованиям поиска.
Нужно ли включать упоминаемость в KPI вместе с CTR и CPL?
Мое мнение: упоминаемость можно включить в KPI, если развести 3 понятия:
- Метрика фиксирует состояние: есть ли бренд в ответах по коммерческим сценариям.
- KPI задает цель: например, дойти до роста в 50% за полгода относительно цифры первого замера.
- Обязательство — то, за что готов отвечать исполнитель. Гарантировать эти 50% честный подрядчик не может, т.к. выбор источников и обновления моделей от него не зависят.
Заказчика, который платит за результат, можно понять: вложения должны приносить пользу бизнесу. Мой совет: еще до начала работ договориться, как оценивать результаты и что делать, если они не устраивают. Например, подрядчик регулярно проверяет упоминаемость бренда и другие показатели, и, если улучшения нет, он разбирается в причинах и меняет подход. Это разумное обязательство в условиях, когда гарантировать конкретный процент упоминаний к определенной дате невозможно.
CTR и CPL остаются в отчете, но теперь компании нужно отслеживать, что происходит до клика: как часто нейросети рекомендуют ее бренд потенциальным клиентам. Эти этапы связаны: в Seer заметили, что бренды, процитированные в AI-сводке, получали на 35% больше органических и на 91% больше платных кликов по тем же запросам. Причинность не доказана, но связь заметная.
С чего начать на следующей неделе: базовый минимум
Чтобы увидеть первые сигналы AI-видимости, не нужны сложные инструменты. Начните с этого базового минимума — несколько шагов, которые можно сделать уже на следующей неделе.
- Выпишите 10 запросов, с помощью которых клиенты выбирают товары/услуги в вашей категории.
- Прогоните каждый запрос несколько раз в Алисе AI, умных ответах Google, GigaChat, в ChatGPT — смотря чем пользуется ваша аудитория.
- Запишите, есть ли бренд в ответах, в какой роли, кого называют вместо вас и какие факты искажены.
- Откройте в Вебмастере отчет о видимости в Алисе AI и добавьте в форму вариант «узнал из нейросети».
Через 8–12 недель после доработок повторите замер на тех же запросах и проанализируйте первые сигналы.
Нейросеть опирается на доступные ей сведения о компании. Если их мало или они противоречат друг другу, то высок риск, что клиент увидит в ответе нейросети неверную картину.
